다음은 주요 책임의 고장입니다.
데이터 수집 및 준비 :
* 다양한 소스에서 관련 데이터를 식별하고 수집합니다.
* 오류 및 불일치를 제거하기위한 데이터 청소 및 사전 처리.
* 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환합니다.
데이터 분석 및 모델링 :
* 데이터 분석을 위해 통계적 방법 및 기계 학습 알고리즘을 적용합니다.
* 미래의 추세 및 결과를 예측하기위한 예측 모델 구축.
* 데이터 내에서 패턴, 관계 및 이상을 식별합니다.
해석과 의사 소통 :
* 명확하고 간결한 방식으로 이해 관계자에게 결과를 전달합니다.
* 통찰력을 효과적으로 제시하기 위해 시각화 및 보고서 작성.
* 데이터 분석을 기반으로 실행 가능한 전략을 권장합니다.
데이터 과학자 역할의 예 :
* 데이터 분석가 : 데이터 수집, 청소 및 분석에 중점을 두어 통찰력을 얻고 비즈니스 문제를 해결합니다.
* 머신 러닝 엔지니어 : 이미지 인식, 자연어 처리 및 예측 분석과 같은 다양한 작업에 대한 기계 학습 모델을 개발하고 배포합니다.
* 데이터 과학자 : 데이터에서 가치를 추출하기 위해 통계, 프로그래밍 및 도메인 전문 지식을 포함한 광범위한 기술을 적용합니다.
* 연구 과학자 : 새로운 데이터 분석 기술 및 알고리즘 개발에 중점을 둡니다.
데이터 과학자를위한 필수 기술 :
* 프로그래밍 기술 : 파이썬, R, SQL
* 통계 지식 : 가설 테스트, 회귀 분석 등
* 기계 학습 : 감독/감독되지 않은 학습, 딥 러닝
* 데이터 시각화 : Tableau, Power Bi 등
* 커뮤니케이션 및 프리젠 테이션 기술 : 복잡한 정보를 명확하게 설명하는 능력.
* 도메인 전문 지식 : 데이터의 산업 또는 비즈니스 컨텍스트 이해.
다른 산업에서 데이터 과학자의 역할 :
데이터 과학자들은 다음을 포함하여 다양한 산업에서 고용됩니다.
* 금융 : 위험 평가, 사기 탐지, 투자 전략.
* 건강 관리 : 질병 예측, 약물 발견, 개인화 된 의약품.
* 마케팅 : 고객 세분화, 대상 광고, 캠페인 최적화.
* 전자 상거래 : 추천 시스템, 재고 관리, 사기 예방.
* 제조 : 예측 유지 보수, 품질 관리, 공급망 최적화.
데이터 과학의 미래 :
데이터 과학 분야는 기계 학습, 딥 러닝 및 클라우드 컴퓨팅의 고급 기술을 가진 전문가에 대한 수요가 증가함에 따라 빠르게 발전하고 있습니다. 데이터 과학자들은 데이터 중심 세계에서 혁신과 의사 결정을 주도하는 데 중요한 역할을하고 있습니다.
